基于可靠性分析的风电机组状态维修决策研究

【摘要】：随着世界能源危机和环境的日益恶化,风电等清洁能源的发展已经成为解决全球能源问题的重要解决措施。风电行业的技术发展日趋成熟使得风电成为清洁能源电力领域中不可缺少的中坚力量。但是,随着风电机组装机容量日益增大,风电机组各个设备的故障和损坏等问题日益凸显,同时维修管理的过度和不及时威胁着机组的运行,进而造成电厂经济损失,影响电厂的经济效益,现行的定期维修体制已经不能满足现场需求,对电厂设备开展状态维修已经成为未来的发展趋势。 本文以现役的风力发电机组为研究对象,开展风力发电机组状态维修决策研究,在分析设备全周期固有可靠性基础之上,分别从设备状态评价及趋势预测和状态维修时机决策角度进行分析探究,并结合故障预警和故障诊断形成完善的风电场设备状态维修决策机制,从而确保风电机组运行的安全性、可靠性和“零故障”。本文主要研究内容为： 1.全面分析风电场设备维修对象,构造维修分析决策知识库,为状态维修决策提供知识支持。从风电机组的结构、重要功能部件、可靠性分析和监测的角度全面剖析状态维修决策的研究对象,针对风电机组不同设备基础知识分析,选择不同维修决策模型,为接下来的维修决策过程提供基本的信息支持。 2.建立风力发电机组基于实时可靠性分析的状态维修决策模型,结合风电机组在线监测数据,实时的评价机组以及设备的实时可靠性,了解风电设备当前所处状态,对设备所处状态进行划分。通过建立实时可靠性趋势预测模型判断风电设备状态的发展趋势及状态变化的速度,并根据预先设置的状态阈值,给出运行和维修建议。 3.建立基于比例失效模型的状态维修决策,结合现有风电场故障预警、诊断技术的发展,提出了一套完整的状态维修决策体系,通过MATLAB编程实现该模型的参数估计,利用最大可用度确定最优维修阂值,并绘制其维修决策图,通过实际风电机组状态监测数据在维修决策图中描点,得到最优的维修时机决策曲线,最终确定需要实施的维修活动。 【关键词】：风电机组 状态维修 可靠性分析 实时可靠性 比例失效模型
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM315
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-17
• 1.1 课题研究背景10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.2.1 维修理论研究现状12
• 1.2.2 状态维修决策研究现状12-13
• 1.3 存在的问题分析13-14
• 1.4 本文研究内容14-17
• 第2章 风电机组基础知识分析17-48
• 2.1 基于设备系统划分的重要功能单元(FSI)获取17-20
• 2.1.1 风电机组设备系统划分17
• 2.1.2 风电机组重要功能单元获取17-20
• 2.2 重要功能单元(FSI)监测参数分析20-23
• 2.2.1 监测参数获取20-22
• 2.2.2 监测参数阈值确定22-23
• 2.3 重要功能单元(FSI)维修决策模型选择23-25
• 2.4 重要功能单元(FSI)基于可靠性的维修分析25-47
• 2.4.1 故障模式及影响分析(FMEA)25-26
• 2.4.2 固有风险分析(CA)26-29
• 2.4.3 动态故障树分析(FTA)29-30
• 2.4.4 可靠性分析30-36
• 2.4.5 风电机组齿轮箱系统可靠性分析案例36-47
• 2.5 本章结论47-48
• 第3章 基于实时可靠性的状态维修决策48-63
• 3.1 实时可靠性理论及计算模型48-52
• 3.1.1 实时可靠性理论48
• 3.1.2 实时可靠性计算模型48-52
• 3.2 设备实时可靠性趋势预测52-54
• 3.2.1 预测方法概述52-53
• 3.2.2 二次指数平滑法53-54
• 3.3 基于实时可靠性的状态维修决策54-57
• 3.4 案例分析57-62
• 3.4.1 确定参数偏差度57-58
• 3.4.2 确定齿轮箱高速级轴承实时可靠性58
• 3.4.3 齿轮箱高速级轴承实时可靠性预测58-62
• 3.4.4 齿轮箱高速级轴承维修决策分析62
• 3.5 本章小结62-63
• 第4章 基于比例失效模型的状态维修决策63-76
• 4.1 比例失效模型及参数估计63-66
• 4.1.1 比例失效模型建模过程63-64
• 4.1.2 比例失效模型参数估计64-66
• 4.2 基于WPHM的设备最优维修策略的制定66-68
• 4.3 基于故障预警的风电机组维修决策68-71
• 4.4 案例分析71-75
• 4.5 本章小结75-76
• 第5章 结论与展望76-78
• 5.1 结论76-77
• 5.2 展望77-78
• 参考文献78-81
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果81-82
• 致谢82

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